基于IFOA-GNN的土石坝施工期位移预测模型

发布时间：2018-05-23 08:26

  本文选题：土石坝 + 位移预测　； 参考：《水电能源科学》2016年09期

【摘要】：有效预测土石坝施工期的位移对大坝安全运行具有重要意义。针对基于智能学习的大坝位移预测模型存在的不足,提出了一种基于改进果蝇算法(IFOA)与灰色神经网络(GNN)相结合的土石坝位移预测模型,即通过改进的果蝇算法迭代调整灰色神经网络的权值和阈值,得到全局最佳的初始化参数,将其结果输入灰色神经网络,并将其应用于某土石坝施工期位移预测。结果表明,该预测模型预测精度高、预测结果稳定,且精度及稳定性均优于灰色神经网络模型(GNN)和果蝇算法与灰色神经网络(FOA-GNN)预测模型。
[Abstract]:It is very important to predict the displacement of earth-rock dam during construction period. In view of the shortcomings of the dam displacement prediction model based on intelligent learning, a displacement prediction model of earth-rock dam based on improved Drosophila algorithm (IFOA) and grey neural network (GNN) is proposed. That is, the weight and threshold of grey neural network are adjusted iteratively by the improved fruit fly algorithm, and the global optimal initialization parameters are obtained. The results are input into the grey neural network and applied to the displacement prediction of a certain earth-rock dam during the construction period. The results show that the prediction model is more accurate and stable than the grey neural network model (GNNN), the fruit fly algorithm and the grey neural network (FOA-GNN) prediction model.
【作者单位】： 河海大学水利水电学院;
【基金】：土石坝长效安全运行重大关键技术研究(201501033)
【分类号】：TV641;TV698.11

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1923997